文件名称:
Stock-price-prediction-源码
开发工具:
文件大小: 32kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-16
详细说明：基于递归神经网络的苹果公司股价预测
使用LSTM递归神经网络对Apple Inc.进行OHLC的平均预测
资料集：
该数据集是从yahoo finace的网站以CSV格式获取的。 数据集包括2011年1月3日至2017年8月13日之间苹果公司股票的开盘价，最高价，最低价和收盘价，共有1664行。
价格指标：
股票交易商主要使用三个指标进行预测：OHLC平均值（开盘价，最高价，低价和收盘价的平均值），HLC平均值（高价，低价和收盘价的平均值）和收盘价。在此项目中，使用了OHLC平均值。
数据预处理：
将数据集转换为OHLC平均值后，它将成为一列数据。 这已转换为两列时间序列数据，第一列为时间t的股票价格，第二列为时间t + 1。 所有值均已在0到1之间归一化。
模型：
已将两个顺序的LSTM层堆叠在一起，并使用一个密集层使用Keras深度学习库来构建RNN模型。 由于这是一项回归任务
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